La IA y las finanzas 2023 son 2 de los vectores que más han impactado a la sociedad. Surgen nuevas ideas y normas para implementar el potencial
La revolución de la inteligencia artificial está cada vez más presente en las finanzas y ya forma parte de la realidad diaria de entidades y usuarios, sin embargo, expertos invitados a la Conferencia de Bancos Centrales e Instituciones Oficiales, organizado por el Fondo Latinoamericano de Reservas (FLAR), dan a conocer qué se debe tener en cuenta para su correcta aplicación.
Es cierto que la inteligencia artificial (IA) es una de las áreas tecnológicas con mayor proyección económica en la actualidad.
Según diversas fuentes, incluyendo Statista, el valor de mercado de la IA está en aumento y se espera que continúe creciendo en los próximos años.
Se estima que alcanzaría los 300.000 millones de dólares estadounidenses en 2025, es importante destacar que esto es una proyección y que la realidad podría ser diferente.
Además, el valor de mercado de la IA puede ser difícil de medir con precisión, ya que abarca una amplia variedad de aplicaciones y tecnologías.
Sin embargo, es innegable que la IA ya está teniendo un impacto significativo en la economía global.
Las empresas están utilizando la IA para mejorar la eficiencia, reducir costos y crear nuevos productos y servicios.
También se espera que la IA tenga un impacto cada vez mayor en la atención médica, el transporte, la seguridad y otros campos.
En resumen, la IA es una de las áreas tecnológicas más emocionantes y prometedoras en la actualidad, y su impacto económico seguirá siendo relevante en el futuro cercano.
En las últimas semanas hemos visto avances interesantes con aplicaciones Chat GPT y Bing Chat, que ponen sobre la mesa el uso de la inteligencia artificial en áreas que tocan de manera directa el acceso a la información.
Lo cual hace que tome fuerza la polémica sobre los riesgos y oportunidades asociados a la revolución tecnológica, pues uno de los motivos que más inquietan es que los procesos lógicos, la construcción de argumentos.
El pensamiento racional propio del ser humano, son imitados de manera asombrosa por máquinas y algoritmos.
La discusión tiene múltiples ángulos que van desde el ético hasta el económico, pero el avance de herramientas de IA incluye la avalancha de datos que generan los usuarios de redes y servicios en línea.
Considerando el almacenamiento de estos en la nube y la capacidad analizarlos.
De igual manera, múltiples sectores ya incorporan el uso de la inteligencia artificial en forma usual, como un elemento clave en la toma de decisiones.
Así ha pasado con el financiero, en el cual los sistemas desarrollados permiten hacer predicciones, recomendaciones o decisiones que incorporan insumos y un rango preciso de objetivos.
Todo en cuestión de nanosegundos, logrando hacer su labor de forma más precisa, aparte de reducir costos y aumentar la productividad.
Como si lo anterior fuera poco, tales procesos son incrementales lo cual facilita la construcción de modelos predictivos.
Así se generan alertas tempranas y se utiliza aquello conocido como “conocimiento profundo” que en incontables casos se traduce en servicios en línea como los “chat-bots” o los robots que hacen asesoría o tramitan reclamos.
Todo lo sucedido no deja de causar inquietud
A medida que las herramientas informáticas ocupan cada vez más espacio, los sistemas que las soportan se vuelven, a su vez, más complejos.
Por lo que entender las estructuras construidas en código resulta un verdadero desafío, especialmente para los reguladores.
Además, errores de programación ocasionales han logrado desestabilizar un mercado en algunas ocasiones por cuenta de una instrucción automatizada.
Aunque aparezcan correctivos, cada sobresalto viene acompañado de la exigencia de requisitos respecto a una supervisión adecuada.
Al respecto, diversas entidades vienen insistiendo en la adopción de estándares y prácticas responsables.
Existen varios estándares y directrices que se pueden aplicar a la inteligencia artificial (IA) con el objetivo de asegurar su seguridad, transparencia, ética y calidad. Algunos de los estándares más relevantes son:
- IEEE P7003: Este estándar proporciona una guía para desarrollar y mantener sistemas de IA éticos y responsables.
- ISO/IEC 23894: Esta norma establece los requisitos de calidad para los sistemas de IA y proporciona directrices para su evaluación y validación.
- ISO/IEC 27050-1: Esta norma proporciona una guía para la gestión de la seguridad de la información en sistemas de IA.
- ISO/IEC 30141: Esta norma establece las directrices para la gobernanza de la IA y proporciona una guía para la gestión de riesgos.
- OECD AI Principles: Este conjunto de principios establece los valores y principios éticos para el diseño y la implementación de sistemas de IA responsables.
- AI Ethics Guidelines for Trustworthy AI: Estas directrices establecidas por la Comisión Europea proporcionan una guía para el desarrollo de sistemas de IA éticos, seguros y responsables.
Es importante tener en cuenta que estos estándares y directrices son solo una muestra de los muchos que existen actualmente y que la industria de la IA sigue en constante evolución.
La OECD sostiene que transparencia, rendición de cuentas, posibilidad de explicarse y prácticas robustas de manejo de datos son fundamentales para asegurar la confiabilidad de la inteligencia artificial en el sector financiero.
¿Qué es la OECD?
La OECD (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) es una organización intergubernamental compuesta por 38 países.
El objetivo de la organización es promover políticas que mejoren el bienestar económico y social de las personas en todo el mundo.
La misma fue fundada en 1961 y su sede se encuentra en París, Francia.
La OECD trabaja en una amplia gama de temas, incluyendo el crecimiento económico, la educación, la energía, el medio ambiente, la gobernanza, la salud, la innovación, la seguridad y la lucha contra la corrupción.
La organización también ha sido un líder en la promoción de la inteligencia artificial ética y responsable.
Ha publicado los “Principios de la OCDE sobre la inteligencia artificial” para guiar el desarrollo y uso de la inteligencia artificial de manera responsable y ética.
La OECD también proporciona un foro para que los gobiernos discutan y trabajen juntos en temas globales.
Ofrece análisis y recomendaciones basados en evidencia para ayudar a los países a abordar los desafíos económicos y sociales del mundo actual.
Sin embargo, más allá de las advertencias, la realidad indica que esta nueva manera de hacer las cosas llegó para quedarse.
De lo que se trata, entonces, es de hacer que las cosas funcionen bien.
En este sentido en el marco del reciente simposio organizado por el Fondo Latinoamericano de Reservas (FLAR).
El Fondo Latinoamericano de Reservas (FLAR) es una organización financiera internacional creada en 1978 por seis países de América Latina:
Colombia, Costa Rica, Ecuador, México, Perú y Venezuela.
Actualmente, el FLAR tiene 15 países miembros, que incluyen también a Bolivia, Brasil, Chile, Guatemala, Paraguay, República Dominicana, Trinidad y Tobago y Uruguay.
El objetivo principal del FLAR es proporcionar apoyo financiero y técnico a sus países miembros para ayudar a mantener la estabilidad económica y financiera en la región.
El FLAR ofrece una variedad de servicios financieros, incluyendo líneas de crédito, swaps de divisas y asesoramiento técnico en políticas económicas y monetarias.
El FLAR también tiene como objetivo fomentar la integración económica y financiera entre sus países miembros y promover el desarrollo económico y social sostenible en la región.
Para lograr estos objetivos, el FLAR trabaja en estrecha colaboración con otras organizaciones regionales e internacionales, como el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Fondo Monetario Internacional (FMI) y el Banco Mundial.
La Conferencia de Bancos Centrales e Instituciones Oficiales, el especialista Peng Cheng, del banco de inversión J.P. Morgan, hizo una descripción de la utilidad de las nuevas tecnologías.
Según Cheng, quien tiene a su cargo las áreas de big data, inteligencia artificial y estrategias de alta frecuencia, hay tres zonas concretas en las que se incorporan algunas de las herramientas señaladas.
Estas son señales, riesgo y optimización.
La primera se puede equiparar a interpretar el ruido que aparece en el mercado en torno a una especie o un área de inversiones más amplia.
Para ponerlo de manera esquemática, se trata de examinar eventuales sentimientos de tono más o menos pesimista que permitan prever la llegada de una ola antes de que esta se forme.
Un segundo aspecto es el pronóstico de la volatilidad
En una sociedad globalizada en la que la información fluye de manera instantánea y constante, los eventos económicos, políticos y sociales tienen un impacto más inmediato en los precios y cotizaciones de los mercados financieros.
La volatilidad se ha vuelto una característica común en estos mercados, lo que significa que los precios pueden subir o bajar de manera significativa en un corto periodo de tiempo.
Esta situación puede generar una mayor incertidumbre en los inversores y en la economía en general.
Ya que la volatilidad de los precios puede hacer que los inversionistas tomen decisiones impulsivas y que los gobiernos y empresas tengan dificultades para planificar a largo plazo.
Para mitigar los riesgos asociados con la volatilidad de los mercados financieros, es importante que los inversores y las empresas diversifiquen sus carteras de inversión.
Pero que también desarrollen planes de contingencia que les permitan hacer frente a las fluctuaciones del mercado.
Además, los reguladores financieros pueden implementar medidas para mejorar la transparencia y estabilidad de los mercados, como regulaciones más estrictas y sistemas de supervisión más eficientes.
En resumen, en una sociedad globalizada en la que los eventos tienen un impacto inmediato en los precios y cotizaciones.
Es importante estar preparado para hacer frente a la volatilidad del mercado mediante la diversificación de carteras y planes de contingencia, y también a través de medidas regulatorias que promuevan la transparencia y la estabilidad financiera.
En tercer lugar, aparece la optimización, a la hora de construir portafolios
Aquí el desafío consiste en balancear adecuadamente riesgo y rentabilidad.
Cuando se mezclan los diferentes criterios y aproximaciones, resulta factible moverse en diferentes mercados.
En concreto, acciones, bienes primarios, monedas, títulos de deuda y calificaciones de crédito son sujetos de examen a través de este nuevo prisma.
“En último término, el de la inteligencia artificial es un desafío de creatividad”, concluye Sameena Shah de J.P. Morgan, también invitada al simposio organizado por FLAR.
Para la encargada del área de inteligencia artificial en la entidad estadounidense, “en nuestro caso nos hemos enfocado en estrategias para mitigar riesgos”.
No obstante, y más allá de las experiencias individuales, el mensaje central es que la cuarta revolución industrial no es un concepto lejano, sino que está presente en la cotidianidad de los seres humanos.
Así se ve en el mundo de las finanzas, en donde los avances prometen beneficiar a los usuarios y servir para disminuir costos y fricciones innecesarias, mientras los reguladores se ven obligados a responder a estar a tono con una realidad cambiante.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM
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